PlantVillage 数据集中番茄叶图像的分割问题答案

【问题标题】：Segmentation problem for tomato leaf images in PlantVillage DatasetPlantVillage 数据集中番茄叶图像的分割问题
【发布时间】：2019-02-17 02:47:52
【问题描述】：

我正在尝试对番茄作物的叶子图像进行分割。我想转换如下图像的图像

到下面的黑色背景图片

我从Github引用了这段代码

但它在这个问题上做得不好，它做了类似这样的事情

谁能给我一个建议？

【问题讨论】：

请告诉我们你到目前为止做了什么......
@Berriel 我已经编辑了我的问题。
你有没有尝试微调代码的参数？
@Berriel 我对图像处理很陌生。我不明白我应该从哪里开始。你能帮帮我吗？

标签： opencv image-processing image-segmentation

【解决方案1】：

图像可使用HSV-colorspace 进行分离。背景的饱和度很小，因此对饱和度进行阈值化可以去除灰色。

结果：

代码：

import numpy as np 
import cv2
# load image
image = cv2.imread('leaf.jpg')
# create hsv
hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)
 # set lower and upper color limits
low_val = (0,60,0)
high_val = (179,255,255)
# Threshold the HSV image 
mask = cv2.inRange(hsv, low_val,high_val)
# remove noise
mask = cv2.morphologyEx(mask, cv2.MORPH_CLOSE, kernel=np.ones((8,8),dtype=np.uint8))
# apply mask to original image
result = cv2.bitwise_and(image, image,mask=mask)

#show image
cv2.imshow("Result", result)
cv2.imshow("Mask", mask)
cv2.imshow("Image", image)

cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

【讨论】：

【解决方案2】：

您的图像的问题是叶子的颜色不同。如果将图像转换为灰度，您将看到二值化算法的问题：

您是否注意到叶子下半部分和上半部分的亮度差异很大？这为您提供了图像中三个大部分均匀明亮的区域：实际背景、上半叶和下半叶。这不利于二值化。

但是，您的问题可以通过将彩色图像分成各自的通道来解决。分离后，您会注意到蓝色通道中的叶子看起来非常均匀明亮：

如果我们考虑我们正在谈论的颜色，这是有道理的：绿色和黄色都含有非常少量的蓝色，如果有的话。这使我们很容易对其进行二值化。为了更清晰的图像，我首先应用了平滑

然后使用 ImageJ 的 iso_data 阈值（您可以使用任何现有的自动阈值方法）来创建二进制掩码：

由于算法已将叶子设置为背景（黑色），我们必须将其反转：

可以通过应用二进制“填充孔”算法进一步改进此掩码：

此蒙版可用于裁剪原始图像以提取叶子：

通过稍微腐蚀遮罩，可以进一步提高结果图像的质量。

为了完整起见：您不必平滑图像即可获得结果。这是未平滑图像的蒙版：

要去除噪声，首先应用二进制填充孔，然后二进制闭合，然后是二进制侵蚀。这会给你：

作为面具。

这会导致

【讨论】：